Приглашённые докладчики

Савенков Евгений Борисович

Д.ф.-м.н., член-корр. РАН, заместитель директора по научной работе ИПМ им. М.В.Келдыша РАН.

Специалист в области прикладной математики и математического моделирования.

Научные интересы Савенкова Е.Б. включают в себя математические модели, вычислительные алгоритмы и комплексы программ технологии «цифровой керн» для математического моделирования микрогидродинамических течений многофазных сред с прямым разрешением динамики межфазных границ, учетом поверхностных эффектов в поровом пространстве микрообразцов проницаемых горных пород; вычислительные модели и алгоритмы для описания многожидкостных неравновесных быстропротекающих термомеханических процессов в многофазных конденсированных средах с прямым разрешением межфазных границ в рамках метода «диффузной границы» и слабонелокальной термодинамики.

Su Xing

Dr. Su Xing, Associate Professor, College of Computer, National University of Defense Technology (NUDT). His research focuses on parallel compilation optimization and dense linear algebra libraries. He is a principal developer of the compiler and math libraries for the Tianhe supercomputers.

Конушин Антон Сергеевич

Кандидат физико-математических наук, Руководитель научной группы «Пространственный интеллект» Института AIRI, доцент ВМК МГУ и НИУ ВШЭ, программный директор фонда «Интеллект».

Эксперт в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта, трёхмерного зрения, реконструкции помещений, биометрии и видеонаблюдения, а также обработки, редактирования изображений и синтетических данных. 25 лет ведёт и руководит исследованиями по 2D и 3D компьютерному зрению. Преподаёт в МГУ, ВШЭ, ШАД Яндекса и АИ Мастерс. Помогал создавать ФКН ВШЭ и ФИИ МГУ. Проводил конференции, студенческие школы, конкурсы проектов. Организовывал ИИ-стартапы с выпускниками.

В 2002 году окончил факультет ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова с красным дипломом. В 2005 защитил кандидатскую диссертацию в Институте прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН. Одновременно работал на факультете ВМК, где позже стал заведующим лаборатории компьютерной графики и мультимедиа. Помимо МГУ преподавал и создавал новые учебные курсы в ВШЭ и ШАД, несколько лет возглавлял ГЭК по направлению Data Science в Сколтехе.

В 2018 году стал руководителем лаборатории визуального восприятия в Исследовательском центре Samsung, в 2021 году возглавил департамент искусственного интеллекта. В 2024 году присоединился к AIRI. Группа Антона занимается такой областью трёхмерного компьютерного зрения, как пространственное восприятие. Эта тематика соприкасается с робототехникой, трёхмерной реконструкцией помещений и CAD для промышленности.

Является программным директором некоммерческого фонда развития науки и образования «Интеллект». Участник Научного совета «Альянса в сфере ИИ» и рабочей группы по искусственному интеллекту АНО «Цифровая экономика».

Автор более 200 статей в ведущих научных журналах и на конференциях по тематике компьютерного зрения и глубокого обучения. Научный руководитель более 100 дипломных работ и 6 кандидатских диссертаций. С 2025 года — заместитель декана по научной работе Факультета ИИ МГУ и научный руководитель центра ИИ МГУ.

Вершинин Анатолий Викторович

Механико-математический факультет МГУ, компания Фидесис

Профессор кафедры вычислительной механики механико-математического факультета МГУ имени М.В.Ломоносова, д.ф.-м.н., член Российского национального комитета по теоретической и прикладной механике, лауреат премии Правительства Москвы для молодых ученых. А.В.Вершинин разработал методы численной дискретизации нелинейных уравнений в частных производных теории многократного наложения больших деформаций и алгоритмы их распараллеливания на массивно-параллельных вычислительных системах, что явилось основой промышленного пакета прочностного инженерного анализа CAE Fidesys (www.cae-fidesys.com). А.В.Вершинин в 2006 г. с отличием окончил механико-математический факультет МГУ имени М.В.Ломоносова и с 2009 года работает на кафедре вычислительной механики механико-математического факультета МГУ имени М.В.Ломоносова. А.В.Вершинин читает спецкурсы и ведет компьютерный практикум по специальности. Он является автором и соавтором 4х учебных курсов.

Fábio Borges

Fábio Borges is the director and a professor at the Naonal Laboratory for Scienfic Compung (LNCC), where he teaches courses for PhD students in Computaonal Modeling. He works in the areas of Arficial Intelligence, Security and Privacy, Smart Grids, High-Performance Compung, and Algorithms. He is the author of the book On Privacy-Preserving Protocols for Smart Metering Systems: Security and Privacy in Smart Grids. In addion, he is a co-author, together with C.R.Rao and B.B.Pereira, of the book
Stascal Learning Using Neural Networks: A Guide for Stascians and Data Sciensts with Python. He holds a Doctor of Engineering (Dr.-Ing.) degree from the Department of Computer Science at TU Darmstadt, a Master’s degree in Computaonal Modeling from
LNCC, and a Bachelor’s degree in Mathemacs from the State University of Londrina (UEL). He is a Senior Member of the IEEE – Instute of Electrical and Electronics Engineers and received the Lan America Disnguished Service Award from the IEEE Communicaons Society.

Никитенко Дмитрий Александрович

К.ф.-м.н., заведующий Научно-техническим отделом, ведущий научный сотрудник НИВЦ МГУ

Основные работы Дмитрия Никитенко связаны с разработкой подходов к повышению эффективности работы суперкомпьютерных центров коллективного пользования. Он является идеологом и соавтором системы поддержки функционирования суперкомпьютерных комплексов Octoshell, которая успешно используется в СКЦ МГУ на протяжении более чем 10 лет. Д.А.Никитенко также стоит у истоков создания рейтинга Топ50 суперкомпьютеров России, ведет его с момента создания в 2004 г.

Актуальные направления работ включают в себя анализ эффективности использования вычислительных ресурсов суперкомпьютерными приложениями на базе системного мониторинга, а также задачи суперкомпьютерного кодизайна.

Имеет более 90 опубликованных научных статей, входит в программные комитеты конференций в области высокопроизводительных вычислений и методов обработки данных и редколлегии журналов.